Migliorare la calibrazione dei modelli in sanità

Nel machine learning, specialmente in settori come la sanità, è importante non solo fare previsioni, ma anche essere sicuri di quanto siano accurate quelle previsioni. Questa certezza sulle previsioni si chiama Calibrazione del modello. Quando un modello è ben calibrato, le sue previsioni si allineano con le sue reali performance. Per esempio, se un modello prevede che ci sia il 70% di probabilità che un paziente abbia una certa malattia, allora nella realtà, circa 70 su 100 pazienti con quella previsione dovrebbero effettivamente avere la malattia.

#Tipi di incertezza nelle previsioni

Ci sono due tipi principali di incertezza che possono influenzare quanto un modello sia sicuro nelle sue previsioni: Incertezza Epistemica e incertezza aleatoria.

• Incertezza epistemica deriva dal non sapere abbastanza sul problema. Per esempio, se un modello addestrato per identificare il cancro in immagini del colon viene chiesto di fare previsioni su immagini di biopsie al seno, potrebbe mostrare incertezza epistemica perché non ha mai imparato quel tipo di dati.

• Incertezza aleatoria deriva dalla variabilità nei dati stessi. Per esempio, se un'immagine è poco chiara o contiene caratteristiche difficili da diagnosticare, il modello potrebbe avere difficoltà a fare una previsione sicura, portando all'incertezza aleatoria.

Vale la pena notare che questi due tipi di incertezza possono verificarsi insieme e uno può influenzare l'affidabilità dell'altro.

#Perché la calibrazione del modello è importante

Una buona calibrazione del modello è essenziale, soprattutto in ambiti critici come la diagnosi medica. Se un modello è incerto sulle sue previsioni, può fuorviare medici o pazienti. Essere in grado di esprimere quanto sia sicuro permette al modello di segnalare quando ha bisogno di una revisione umana o di ulteriori indagini.

Di solito, per valutare quanto bene un modello sia calibrato, si guardano vari livelli di fiducia e i loro corrispondenti tassi di accuratezza. Un modello ben calibrato dovrebbe mostrare che la sua accuratezza si allinea bene con la fiducia prevista.

#Migliorare la calibrazione del modello

Ci sono diverse strategie per migliorare la calibrazione del modello:

#1. Calibrazione durante l'addestramento

Un approccio comune durante l'addestramento è utilizzare tecniche che riducono l'incertezza predittiva del modello. Questo potrebbe comportare l'uso di funzioni di perdita specifiche che incoraggiano il modello a produrre previsioni più lineari. Alcuni metodi possono migliorare la calibrazione ma potrebbero ridurre le performance predittive complessive.

#2. Calibrazione post-hoc

Un altro modo per migliorare la calibrazione è regolare le previsioni del modello dopo che è stato addestrato. Questo può comportare l'applicazione di semplici aggiustamenti basati su un set di validazione. Tuttavia, questi metodi a volte possono faticare a generalizzare su nuovi dati perché si basano su assunzioni sui dati usati per la validazione.

#3. Insieme di modelli

Un metodo potente per migliorare la calibrazione è creare un insieme di più modelli con previsioni diverse. Questo approccio può portare a stime di incertezza migliori, ma richiede significative risorse computazionali, poiché è necessario addestrare e mantenere più modelli.

#Un nuovo approccio: modelli multi-testa e multi-perdita

Per affrontare le sfide della calibrazione del modello, introduciamo una tecnica chiamata modelli multi-testa e multi-perdita. Questa tecnica combina aspetti di vari metodi evitando alcuni dei loro svantaggi.

In questo approccio, invece di avere un singolo strato di output, utilizziamo più teste o rami all'interno del modello. Ogni testa può essere addestrata utilizzando diverse funzioni di perdita, il che aiuta a incoraggiare previsioni diversificate tra le teste. Questa diversità è importante perché se tutte le teste producono previsioni simili, potrebbe ostacolare la calibrazione complessiva.

#Come funziona il multi-testa e multi-perdita

In un modello multi-testa, ogni ramo elabora gli stessi dati di input ma produce output diversi in base a come è stato addestrato. Assegnando funzioni di perdita diverse a ciascuna testa, possiamo incoraggiare ognuna a specializzarsi in un aspetto differente del compito di classificazione. Il modello poi combina queste previsioni varie per produrre un output finale.

Questo assetto consente una migliore calibrazione mantenendo o addirittura migliorando l'accuratezza predittiva. Concentrandosi su diverse aree dei dati e avendo previsioni diversificate, il modello diventa più abile nel gestire l'incertezza.

#Valutazione sperimentale

Per valutare l'efficacia di questo approccio, sono stati condotti esperimenti utilizzando due set di dati difficili: immagini istopatologiche del colon e immagini endoscopiche. Entrambi i set di dati presentavano difficoltà a causa dello sbilanciamento delle classi e delle etichette poco chiare.

#Risultati degli esperimenti

Nel primo set di dati, i modelli multi-testa e multi-perdita hanno mostrato performance impressionanti in termini di calibrazione. Sono stati in grado di raggiungere un basso errore di calibrazione attesa (ECE), il che significa che le loro fiducie previste erano ben allineate con gli esiti reali. Anche quando confrontati con metodi più tradizionali, questi modelli li hanno superati in termini di calibrazione senza sacrificare l'accuratezza.

Nel secondo set di dati, anche con un numero maggiore di classi e dati sbilanciati, i modelli multi-testa e multi-perdita hanno continuato a eccellere. Hanno mantenuto un'alta accuratezza pur essendo ben calibrati. Questo dimostra che l'approccio è robusto su diversi tipi di dati e sfide.

#Conclusione

Una buona calibrazione del modello è cruciale in molti settori, specialmente nella sanità. L'approccio multi-testa e multi-perdita offre un modo efficace per ottenere una migliore quantificazione dell'incertezza e migliorare la fiducia nelle previsioni. Produciendo output diversificati e specializzandosi in diversi aspetti dei dati, questi modelli possono superare i metodi di calibrazione tradizionali.

I risultati suggeriscono che i modelli multi-testa e multi-perdita possono essere uno strumento prezioso per i professionisti che cercano di migliorare l'affidabilità dei loro sistemi di machine learning. Questo approccio non solo migliora la calibrazione, ma fornisce anche un modo per gestire le complessità dei dati incerti, rappresentando un passo significativo avanti nel campo del machine learning.